Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên cơ sở GIS để quản lý và phát triển rừng trồng bền vững ở huyện Hương Thủy tỉnh Thừa Thiên Huế

TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Tập 74B, Số 5, (2012), 103-111 
103 
PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH DỰA TRÊN CƠ SỞ GIS ĐỂ 
QUẢN LÝ VÀ PHÁT TRIỂN RỪNG TRỒNG BỀN VỮNG Ở HUYỆN HƯƠNG 
THỦY TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 
Nguyễn Văn Lợi 
Trường Đại học Nông Lâm, Đại học Huế 
Tóm tắt. Công tác quản lý và quy hoạch rừng trồng hợp lý, cần phải có một bộ công cụ mô 
phỏng và hỗ trợ quản lý tốt. Hiện nay, với sự phát triển các phần mềm chuyên dụng GIS, 
việc mô hình hoá và phân tích hệ thống đang được phát triển nhanh chóng. Hệ thống hỗ trợ 
ra quyết định đã thay thế hệ thống quản lý thông tin truyền thống trước đây. Hệ thống hỗ 
trợ quyết định cho rừng trồng ở vùng nghiên cứu được phát triển dựa trên dữ liệu điều tra 
trên hiện trường, các lớp thông tin về hiện trạng tài nguyên rừng trồng, địa hình, đất đai và 
khí hậu. Ứng dụng các chức năng của hệ thống hỗ trợ ra quyết định để phân tích hiện trạng 
rừng trồng và dự đoán khoa học về tính thích nghi và năng suất tiềm năng của một số loài 
cây trồng lâm nghiệp chính thông qua mô hình sinh thái dựa trên cơ sở GIS. Kết quả cho 
thấy khoảng 30 % tổng diện tích là phù hợp cho 2 loài Keo, phần lớn diện tích này được 
xác định ở cấp năng suất trung bình, trong đó Keo lai là 25,6 % và Keo tai tượng là 23,9 %. 
Kết quả của nghiên cứu không chỉ giúp cho các nhà quản lý lập kế hoạch và sử dụng đất 
trồng rừng có hiệu quả mà còn đưa ra quyết định chính xác về đầu tư và phát triển bền vững 
rừng trồng ở huyện Hương Thủy, tỉnh Thừa Thiên Huế. 
Từ khóa: GIS, Hệ thống hỗ trợ quyết định, Rừng trồng. 
1. Đặt vấn đề 
Quản lý và phát triển rừng trồng Keo theo phương pháp truyền thống có nhiều 
điểm khiếm khuyết như rất khó khăn trong việc cập nhật và tạo lớp dữ liệu mới, thiếu 
thông tin, và gặp nhiều khó khăn trong việc chuyển giao dữ liệu rừng trồng. Hệ thống 
hỗ trợ dựa trên cơ sở GIS đã cung cấp công cụ mạnh và hữu ích trong việc quản lý rừng 
trồng. Những lĩnh vực đã ứng dụng rộng rãi GIS trong Lâm nghiệp như quản lý lửa 
rừng và phát hiện sớm nguy cơ cháy rừng, quản lý sâu bệnh, dịch bệnh hại, quy hoạch 
phát triển vùng tổng thể và quy hoạch chi tiết, trợ giúp đắc lực trong công tác thiết kế, 
điều tra tài nguyên, đánh giá biến động rừng và biến động tài nguyên qua các thời kỳ, 
đưa ra những quyết sách đúng đắn trong việc định hướng phát triển rừng nói chung và 
rừng trồng nói riêng. Theo phương pháp truyền thống, việc đưa ra quyết định trong hoạt 
động quản lý và phát triển rừng trồng có hiệu quả, đòi hỏi phải tốn rất nhiều công sức 
104 Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên cơ sở GIS 
trong việc thu thập thông tin, phân tích và đánh giá thông tin để có cơ sở đưa quyết định 
cuối cùng. Tuy nhiên vấn đề khó khăn này đã được giải quyết trong hệ thống hỗ trợ 
quyết định quyết thông qua chức năng phân tích dựa trên cơ sở GIS. Xây dựng hệ thống 
hỗ trợ quyết định dựa trên GIS là hướng đi phù hợp mang tính khoa học cao, giảm thiểu 
công sức bỏ ra, từ đó giúp cho các nhà quản lý lâm nghiệp có thể đưa ra được những 
quyết định phù hợp nhằm quản lý và phát triển rừng trồng bền vững trong tương lai. 
2. Phương pháp nghiên cứu 
Hệ thống hỗ trợ quyết định dễ áp dụng trong môi trường GIS, phù hợp với điều 
kiện thực tế, và nhân rộng ra các vùng khác bao gồm các bước sau: i) Xây dựng cơ sở 
dữ liệu rừng trồng dựa trên cơ sở GIS, ii) ứng dụng hệ thống Hỗ trợ quyết định để phân 
tích dữ liệu thông qua các hoạt động chồng lớp và sử dụng công nghệ GIS để quyết định 
quản lý, qui hoạch và phát triển rừng trồng. Trình tự các bước phát triển hệ thống hỗ trợ 
quyết định được thể hiện ở hình 1. 
Hình 1. Hệ thống hỗ trợ quyết định quản lý, qui hoạch và phát triển rừng trồng Keo 
Xây dựng hệ thống thông tin rừng trồng: Sử dụng phương pháp tiếp cận GIS để 
phát triển cơ sở dữ liệu cho rừng trồng. Các nhân tố (lớp dữ liệu) được lựa chọn liên 
quan đến việc phát triển và có ảnh hưởng đến năng suất tiềm năng rừng trồng. Dựa trên 
Địa 
hình 
Số liệu 
điều tra 
trên ô mẫu 
Viễn 
thám 
Dữ 
liệu 
GPS 
Đất Khí 
hậu 
Hệ thống thông tin rừng trồng dựa trên cơ sở GIS 
Phân 
hạng 
mức độ 
phù hợp 
Phân tích hiện trạng rừng 
trồng 
Quyết định quản lý, qui hoạch và phát triển rừng trồng 
Mô hình sinh thái 
Phân 
loại 
rừng 
trồng 
Phân bố 
rừng 
trồng theo 
độ dốc 
Phân bố 
rừng 
trồng theo 
độ cao 
 Phân bố 
rừng trồng 
theo các 
loài đất 
Năng suất 
tiềm năng 
rừng trồng 
 NGUYỄN VĂN LỢI 105 
cơ sở này, 4 nhân tố hiện trạng rừng trồng, khí hậu, thuộc tính đất và địa hình đã được 
lựa chọn. Các nhân tố này có tính chất quyết định khác nhau trong việc lựa chọn các 
loài cây trồng hợp lý và xác định năng suất tiềm năng tưng ứng. 
Phân tích hiện trạng rừng trồng: Hiện trạng rừng trồng được thiết lập dựa trên cơ 
sở phân tích ảnh landsat ETM + năm 2010 dưới sự hỗ trợ của thiết bị định vị toàn cầu 
(GPS). Sử dụng công nghệ GIS thông qua quá trình chồng lớp độ dốc, đai cao với hiện 
trạng rừng trồng và phân tích các thuộc tính để xác định vùng phân bố rừng trồng theo 
độ dốc và đai cao. 
Mô hình sinh thái: Phân hạng phù hợp của rừng trồng dựa trên cơ sở so sánh 
giữa nhu cầu của cây với điều kiện môi trường sinh thái như thuộc tính đất, khí hậu, địa 
hình và thảm thực vật thông qua mô hình đánh giá tiềm năng đất. Mô hình được sử 
dụng trong nghiên cứu này là mô hình phối hợp tuyến tính có trọng số. Diện tích phù 
hợp tiềm năng được phân tích và đánh giá độc lập cho từng loài cây rừng trồng dựa trên 
chỉ số điểm phù hợp cho mỗi một vị trí được xác định theo phương trình sau: 
 S là chỉ số phù hợp, n là số nhân tố sinh thái, Wi mức độ quan trọng của nhân tố 
sinh thái thứ i được xác định thông qua phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process) 
kết hợp với phương pháp chuyên gia. Ri là giá trị phù hợp của mỗi loại trong nhân tố 
thứ i, các giá trị được chọn từ 1(không phù hợp) đến 4 (phù hợp cao) và Cj là giá trị giới 
hạn của nhân tố thứ j và nhận giá trị 0 cho rừng tự nhiên, khu dân cư, đất mặt nước và 
lúa nước. Chỉ số phù hợp S được chuyển tới phân hạng phù hợp và năng suất tiềm năng 
tưng ứng với năng suất điều tra trên thực địa cho các loài cây rừng trồng (bảng 1) 
Bảng 1. Phân hạng mức độ phù hợp và năng suất tiềm năng của rừng trồng Keo 
Giá trị phù hợp Phân hạng phù hợp Năng suất tiềm năng (m3/ha/năm) 
≥ 3,5 Phù hợp cao > 20 
2,5-3,5 Phù hợp trung bình 10 -20 
1,5-3,5 Phù hợp thấp <10 
< 1,5 Không phù hợp - 
Để nhận đề nghị đưa ra quyết định cuối cùng cho qui hoạch và phát triển rừng 
trồng hợp lý, các lớp dữ liệu về hiện trạng rừng trồng và phân hạng tiềm năng cho các 
loài cây trồng được chồng lên nhau để thu kết quả cuối cùng dựa trên ma trận ưu tiên. 
Trong ma trận ưu tiên, hai tiêu chuẩn được đưa vào xem xét đường bao của mỗi loài cây 
trồng lâm nghiệp, bao gồm phân hạng phù hợp năng suất tiềm năng và sự ưu tiên. Trước 
tiên, mức độ năng suất tiềm năng cao nhất sẽ được lựa chọn, nếu một vị trí có cùng chỉ 
 S = 
 n 
 (Wi x Ri )x Cj 
 i = 1 
106 Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên cơ sở GIS 
số phù hợp, mức độ ưu tiên sẽ được áp dụng cho mỗi loài cây trồng dựa trên các yếu tố 
về kinh tế và môi trường. Cuối cùng lớp bản đồ phối hợp của các loài cây trồng lâm 
nghiệp sẽ được chồng lên các lớp bản đồ về hiện trạng để đưa ra các quyết định đúng 
đắn về quản lý và phát triển bền vững rừng trồng trong tương lai. 
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 
3.1. Phân tích hiện trạng rừng trồng 
Các loài cây trong rừng trồng (Keo các loại và Thông nhựa) và giữa rừng trồng 
với các dạng thực vật khác có thể nhận biết và phân biệt rõ ràng trên các tổ hợp băng 
453 (RGB) của ảnh Landsat ETM +. Sau khi giải đoán và phân loại xong, kết quả phân 
loại chấp nhận được xuất sang phần mềm Arcview GIS để thiết lập cơ sở dữ liệu về hiện 
trạng rừng trồng cho Hệ thống hỗ trợ quyết định. Phân lớp ban đầu từ ảnh Landsat ETM 
+ theo phương pháp phân lớp có sự giám sát gần đúng nhất được phân ra 45 lớp, rồi sau 
đó 45 loại được hợp nhất thành 5 dạng chính: Rừng trồng Keo các loại, rừng Thông 
nhựa (rừng Thông nhựa tự nhiên và rừng Thông nhựa trồng), rừng tự nhiên (rừng giàu, 
rừng nghèo, rừng phục hồi và rừng cây bụi), và đất khác (đất trồng cây nông nghiệp, đất 
thổ cư, và đất sông suối). Kết quả đánh giá độ chính xác của phân loại ảnh Landsat 
ETM+ và chỉ số thống kê Kappa biểu thị cho mức độ chấp thuận giữa kết quả loại phân 
loại trên ảnh và quan sát trên thực địa đều đạt trên 90 %. Độ chính xác phân lớp cho mỗi 
lớp phân loại riêng biệt cũng đạt trên 90 %. Với độ chính xác này, có thể khẳng định kết 
quả phân lớp đảm bảo độ tin cậy, có thể ứng dụng để thiết lập bản đồ hiện trạng rừng 
trồng vùng nghiên cứu. 
Sử dụng chức năng phân tích của Hệ thống hỗ trợ quyết định, kết quả phân tích 
hiện trạng rừng cho thấy đất trồng rừng Keo các loại là 12.310,0 ha chiếm 27 % tổng 
diện tích tự nhiên của huyện), rừng trồng Thông nhựa khoảng 3.000,4 ha (6,6 %), rừng 
Thông nhựa mọc tự nhiên là 341,9 ha (0,7 %), rừng tự nhiên là 14,146,6 ha (31 %) và 
đất khác khoảng 15.803,17 chiếm 34,7 %. 
Bảng 1. Hiện trạng rừng trồng từ phân tích ảnh Landsat ETM+ ở huyện Hương Thủy 
TT Phân loại hiện trạng rừng Diện tích (ha) Tỷ lệ (%) 
1 Rừng trồng Keo các loại 12.310,0 27,0 
2 Rừng trồng Thông nhựa 3.000,4 6,6 
3 Thông nhựa tự nhiên 341,9 0,7 
4 Rừng tự nhiên 14,146,6 31,0 
5 Đất khác 15.803,17 34,7 
 Tổng 45.602,07 100,00 
 NGUYỄN VĂN LỢI 107 
3 0 3 Kilometers
D­ ¬ng Hoµ
Phó S¬n
Thuû Phï
Thuû B»ng
760000
760000
770000
770000
780000
780000
790000
790000
800000
800000
810000
810000
17
90
00
0 1790000
18
00
00
0 1800000
18
10
00
0 1810000
18
20
00
0 1820000
Chó gi¶i
Rõng tù nhiªn
Th«ng tù nhiª n
Rõng Keo c¸ c lo¹ i
§Êt kh¸ c
Rõng trång Th«ng nhùa
3 0 3 6 Kilometers
N
H­¬ng trµ
TP HuÕ
Phó vang
Phó léc
A l­íi
Nam ®«ng
Rõng tù nhiªn
Hình 2. Ảnh Landsat ETM + (tổ 
hợp băng 453) 
Hình 3. Kết quả giải đoán và phân tích ảnh Landsat ETM + 
Rừng trồng Thông nhựa ghi nhận trên ảnh Landsat ETM + phân bố ở các xã 
Thủy Bằng, Thủy Châu, Thủy Dương, Phú Sơn và Thủy Phù. Còn rừng Keo các loại 
được người dân địa phương trồng ở khắp ở các xã trong huyện, trong đó tập trung nhiều 
nhất ở 3 xã Dương Hòa, Phú Sơn và Thủy Phù. 
3.2. Rừng trồng phân bố theo đai cao và độ dốc 
Độ cao và độ dốc là những nhân tố quan trọng ảnh hưởng vùng phân bố, đến 
sinh trưởng và phát triển của rừng trồng, có mối quan hệ đến tiềm năng sản xuất của cây 
trồng. Bởi vậy xác định vùng phân bố của các loài cây trồng và đất trồng rừng theo đai 
cao nhằm xác định khả năng thích nghi cũng như các khu vực có tiềm năng phát triển 
rừng trồng để từ đó có các biện pháp tác động có hiệu quả, qui hoạch các vùng rừng 
trồng thâm canh cao và phù hợp với các tiêu chí của các dự án phát triển rừng trồng. 
Sử dụng chức năng của Hệ thống hỗ trợ quyết định thông qua hoạt động chồng 
lớp và phân tích để xác định vùng phân bố của rừng trồng theo đai cao và độ dốc. Kết 
quả cho thấy phân bố rừng trồng Keo các loại và đất trồng rừng giảm dần khi độ cao 
tăng lên (bảng 2 và hình 4). Các loài cây Keo có thể trồng ở độ cao đến 700 m, nên tại 
những khu vực có độ cao trên 500 m thì các loài Keo, đặc biệt là Keo tai tượng và Keo 
lai vẫn được người dân địa phương tiến hành trồng rừng, nhưng đối với Thông nhựa thì 
trên độ cao lớn hơn 200 m không thấy xuất hiện. Rừng trồng Thông nhựa chỉ được 
trồng tập trung ở những khu vực có độ cao dưới 100 m. 
Bảng 2. Hiện trạng trồng và đất trồng rừng theo đai cao ở huyện Hương Thủy 
TT Loài cây 
trồng 
Đai cao (m) Tổng 
cộng <100 100-200 200-300 300-500 500-700 
1 Keo các loại 9.138,9 2.215,5 618,6 322,0 15,0 12.310,0 
108 Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên cơ sở GIS 
2 Thông nhựa 2.975,4 25,0 - - - 3.000,4 
 Tổng 12.114,3 2.240,5 618,6 322,0 15,0 15.310,4 
Rừng trồng và đất trồng rừng phân bố ở cấp độ dốc từ 0-150 có tổng diện tích 
12.294,5 ha chiếm khoảng 30 % tổng diện tích đất tự nhiên của huyện, trong đó rừng 
trồng Keo các loại là 9.696,5 ha và rừng trồng Thông nhựa là 2.598,0 ha. Đây là cấp độ 
dốc thích hợp cho việc phát triển cây trồng nói chung và rừng trồng các loài Keo đáp 
ứng cho mục đích rừng sản xuất nguyên liệu bột giấy nói riêng. Cấp độ dốc từ 25-350 
được xem là ít thích hợp đối với công tác trồng rừng Keo là 809,8 ha (chiếm 1,8 %) và 
cấp độ dốc trên 350 là 178,9 ha (chiếm 0,4 %) được xem là không thích hợp cho qui 
hoạch trồng rừng sản xuất (bảng 3). Phần lớn các diện tích này được phân bố chủ yếu ở 
xã Dương Hòa và Phú Sơn. Vị trí phân bố các loài Keo và Thông nhựa theo độ dốc 
được thể hiện ở hình 5. 
Bảng 3. Hiện trạng rừng trồng và đất trồng rừng theo độ dốc ở huyện Hương Thủy 
TT Loài cây 
trồng 
Độ dốc (độ) Tổng 
cộng 35 
1 Keo các loại 9.696,5 1.724,5 727,4 161,6 12.310,0 
2 Thông nhựa 2.598,0 302,7 82,4 17,3 3.000,4 
 Tổng 12.294,5 2.027,2 809,8 178,9 15.310,40 
D­¬ng Hoµ
Phó S¬n
Thuû Phï
Thuû Ph­¬ng
Thuû B»ng
760000
760000
770000
770000
780000
780000
790000
790000
800000
800000
810000
810000
17
90
00
0 1790000
18
00
00
0 1800000
18
10
00
0 1810000
18
20
00
0 1820000
Chó gi¶i
Th«ng nhùa (< 100 m)
Th«ng nhùa (100-200 m)
Keo c¸ c lo¹ i (<100 m)
Keo c¸ c lo¹ i (100-200 m)
Keo c¸ c lo¹ i (200-300 m)
Keo c¸ c lo¹ i (300-500 m)
Keo c¸ c lo¹ i (500-700 m)
§Êt kh¸ c3 0 3 6 Kilometers
N
H­¬ng trµ
TP HuÕ
Phó vang
Phó léc
A l­íi
Nam ®«ng
Rõng tù nhiªn
D­ ¬ng Hoµ
Phó S¬n
Thuû Phï
Thuû Ph­¬ng
Thuû B»ng
760000
760000
770000
770000
780000
780000
790000
790000
800000
800000
810000
810000
17
90
00
0 1790000
18
00
00
0 1800000
18
10
00
0 1810000
18
20
00
0 1820000
Chó gi¶i
Th«ng nhùa (< 15)
Th«ng nhùa (15-25)
Th«ng nhùa (25-35)
Th«ng nhùa (>35)
Keo c¸c lo¹ i (<15)
Keo c¸c lo¹ i (15-25)
Keo c¸c lo¹ i (25-35)
Keo c¸c lo¹ i (>35)3 0 3 6 Kilometers
N
H­¬ng trµ
TP HuÕ
Phó vang
Phó léc
A l­íi
Nam ®«ng
Rõng tù nhiªn
§¸t kh¸c
Hình 4. Rừng trồng và đất trồng rừng phân 
bố theo đai cao 
Hình 5. Rừng trồng và đất trồng rừng phân 
bố theo độ dốc 
3.2. Kết quả phân hạng năng suất tiềm năng của rừng trồng 
Phân hạng năng suất tiềm năng cho cây Keo tai tượng và Keo lai được đánh giá 
thông qua mô hình sinh thái dựa trên cơ sở GIS. Các nhân tố sinh thái, bao gồm nhiệt độ 
trung bình, lượng mưa trung bình hằng năm, độ cao, độ dốc, dạng đất, độ sâu tầng đất, 
thành phần cơ giới, độ chua, hàm lượng mùn và các dạng rừng được gộp thành 4 nhóm 
nhân tố chính, đó là khí hậu, thuộc tính đất, địa hình và thảm thực vật. Kết quả đánh giá 
 NGUYỄN VĂN LỢI 109 
phân hạng năng suất tiềm năng dựa trên cơ sở phân tích các tham số sinh thái trong mô 
hình được thể hiện ở bảng 4, hình 6 và 7. Kết quả phân tích năng suất tiềm năng chỉ ra 
rằng những diện tích phù hợp cao tương ứng với năng suất tiềm năng lớn hơn 20 
m3/ha/năm cho cây Keo tai tượng và Keo lai phân bố trên đất phù xa, ở những vị trí gần 
nguồn nước và chiếm giữ ở những nơi có độ dốc thấp. Kết quả cũng cho thấy đất xám 
vàng phát triển trên đá cổ được xác định là có tiềm năng trung bình (10-20 m3/ha/năm) 
và đất phù hợp thấp được tìm thấy trên đất sói mòn trơ sỏi đá (<10 m3/ha/năm) cho cả 2 
loài Keo. Bảng 4 cũng cho thấy chỉ có 1,03 % và 3,5 % tổng diện tích tự nhiên của vùng 
nghiên cứu là phù hợp cao cho trồng cây Keo lai và Keo tai tượng. Rừng trồng và đất 
trồng hai loài Keo chủ yếu phân bố ở cấp phân hạng năng suất trung bình chiếm 25,6 % 
cho Keo lai và 23,9 % cho Keo tai tượng. Tuy nhiên, ở trên độ cao lớn hơn 500 m, trên 
cùng một loại đất và cấp độ dốc, cây Keo tai tượng có năng suất tiềm năng cao hơn cây 
Keo lai từ 1 đến 2 m3/ha/năm. Đất không phù hợp cho cây Keo lai và Keo tai tượng là 
tương tự như nhau chiếm trên 69 % tổng diện tích tự nhiên của huyện. 
Bảng 4. Phân hạng năng suất tiềm năng cho rừng Keo lai và Keo tai tượng 
Phân hạng phù 
hợp 
Năng suất tiềm 
năng 
(m3/ha/năm) 
Keo lai Keo tai tượng 
Ha % Ha % 
Phù hợp cao > 20 467,6 1,03 1.586,6 3,5 
Phù hợp trung 
bình 
10-20 11.675,0 25,60 10.877,3 23,9 
Phù hợp thấp <10 1.609,9 3,53 1.284,4 2,8 
Không phù hợp - 31.849,57 69,84 31.853,77 69,9 
Tổng 45.602,07 100,0 45.602,07 100,0 
D­ ¬ng Hoµ
Phó S¬n
Thuû Phï
Thuû B»ng
760000
760000
770000
770000
780000
780000
790000
790000
800000
800000
810000
810000
17
90
00
0 1790000
18
00
00
0 1800000
18
10
00
0 1810000
18
20
00
0 1820000
Chó gi¶i
Phï hî p thÊp
Kh«ng phï hî p
Phï hî p cao
Phï hî p trung b×nh
3 0 3 6 Kilometers
N
H­¬ng trµ
TP HuÕ
Phó vang
Phó léc
A l­íi
Nam ®«ng
D­¬ng Hoµ
Phó S¬n
Thuû Phï
Thuû B»ng
760000
760000
770000
770000
780000
780000
790000
790000
800000
800000
810000
810000
17
90
00
0 1790000
18
00
00
0 1800000
18
10
00
0 1810000
18
20
00
0 1820000
Chó gi¶i
Phï hî p thÊp
Kh«ng phï hî p
Phï hî p cao
Phï hî p trung b×nh
3 0 3 6 Kilometers
N
H­¬ng trµ
TP HuÕ
Phó vang
Phó léc
A l­íi
Nam ®«ng
Hình 6. Phân hạng phù hợp rừng trồng Keo 
tai tượng 
Hình 7. Phân hạng phù hợp rừng trồng Keo 
lai 
110 Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên cơ sở GIS 
5. Kết luận và đề nghị 
Phát triển Hệ thống hỗ trợ quyết định sẽ mang lại hiệu quả cao, tiết kiệm thời 
gian điều tra thực địa, dễ dàng cập nhật thông tin, đáp ứng yêu cầu của công tác quản lý 
rừng trồng. 
Các dạng rừng rừng trồng và các dạng che phủ đất khác có thể phân biệt và nhận 
biết rõ trên ảnh Landsat 7 ETM + năm 2010. Kết quả của giải đoán và phân loại có sự 
giám sát gần đúng nhất (Maximum likelihood), cùng với số liệu điều tra trên thực địa 
dưới sự hỗ trợ của của thiết bị định vị toàn cầu (GPS), có thể được áp dụng để thiết lập 
bản đồ hiện trạng rừng trồng hiện nay. Kết quả phân tích hiện trạng rừng trồng dựa trên 
cơ sở Hệ thống hỗ trợ quyết định được thể hiện trên bản đồ và số liệu thống kê từng loại 
có kiểm tra đối chiếu và đánh giá độ chính xác nên đảm bảo độ tin cậy. 
Phân bố của rừng trồng Keo các loại giảm dần khi độ cao tăng lên. Rừng Keo lai 
và Keo tai tượng vẫn được người dân địa phương tiến hành trồng rừng ở độ cao trên 500 
m. Tuy nhiên, ở trên độ cao này cây Keo tai tượng tỏ ra có năng suất tiềm năng cao hơn. 
Rừng thông nhựa chỉ thấy xuất hiện ở những khu vực có độ cao dưới 200 m. Phần lớn 
diện tích rừng trồng và đất trồng rừng cho 2 loài Keo thuộc phân hạng có tiềm năng 
trung bình với sản lượng bình quân hàng năm khoảng 10-20 m3/ha/năm, phân bố chủ 
yếu ở độ cao dưới 200 m và độ dốc dưới 250.. 
Hiện trạng rừng trồng và phân hạng năng suất tiềm năng cho hai loài Keo ghi 
nhận được sẽ là cơ sở quan trọng cho các nhà quản lý địa phương đề xuất phương án qui 
hoạch, sử dụng tài nguyên rừng trồng hợp lý và bền vững trong tương lai. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Campbell, J. B, Introduction to Remote Sensing, 3rd edition, New York, 2002. 
[2]. Congalton, R. G., Green, K., Assessing the accuracy of remote sensed data, Lewis, 
London -New York-Washington, 1999. 
[3]. Congalton, R. G., Accuracy assessment and validation of remote sensed & other spatial 
information, International Journal of Wild land Fire, 10, (2001), 321-328. 
[4]. Jensen, J. R., Remote sensing of the environment: An earth resource Perspective. 
Prentice – Hall, New York ,1990. 
[5]. Saaty, T.L., The Analytic Hierarchy Process (AHP), New York, McGraw-Hill, 1980. 
 NGUYỄN VĂN LỢI 111 
DEVELOPMENT OF A GIS BASED DECISION SUPPORT SYSTEM 
FOR MANAGEMENT AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT 
OF FOREST PLANTATION IN HUONG THUY DISTRICT 
OF THUA THIEN HUE PROVINCE 
 Nguyen Van Loi 
College of Agriculture and Forestry, Hue University 
Abstract. The management and approriate planning of the forest plantation need to have 
the tools for good management supports and prediction. At present, with development of 
GIS softwares, modelling and system analysis have been developing quickly. The 
traditional information system has been replaced with the Decision Support System (DSS). 
Based on the inventory data and a variety of spatial data layers, including the types of forest 
plantation, topography, soil property and climate, a Decision Support System for the 
management of the forest plantation was developed in the study area. The application of 
this Decision Support System in analysing the status of current forest plantation and 
identifying suitable areas and potential productivity of selected Acacia species through GIS 
was based on ecology models. The results showed that about 30 % of the total area is 
suitable for two Acacia species of A.mangium and A. hybrid, of which 25,6 % is identified 
as medium potential productivity for A.mangium and 23,9 % for A. hybrid. The results of 
this study not only help forestry managers in planning the forest plantation use effectively, 
but also propose exact decisions in investment and sustainable development of the forest 
plantations in Huong Thuy district of Thua Thien Hue province in the future. 
Keywords: GIS, Decision Support System, Forest plantation.